JP3449735B2 - メロンのヘタ測定装置 - Google Patents
メロンのヘタ測定装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、マスクメロン、夕張メ
ロン、アンデスメロンなどのようにヘタ（果梗）が付い
た状態で流通するメロンのヘタを測定する装置に関す
る。 【０００２】 【従来の技術】従来、ヘタ付きメロンは出荷時に外観評
価が行われ、その評価項目は表面色、ネットの方向性、
色、幅などであるが、ヘタの形状も考慮されるのが一般
的である。それは、ヘタの形状の良否が見た目の良さに
関係するためである。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のヘタの
形状評価は、検査員が目視によりいちいち行っていたの
で、検査員の違いにより評価が異なったり、または同一
の検査員でも長時間にわたって検査をするようなときに
は疲労などに起因してその評価にばらつきが生じたり、
というような問題が生じていた。そのため、従来のヘタ
の形状評価は精度、および信頼性が劣るという問題があ
った。 【０００４】そこで、本発明は、ヘタ付きメロンのヘタ
の形状評価の精度、および信頼性の向上を図るととも
に、その自動化により省力化を実現するため、流通状態
のメロンのヘタの形状を測定することを目的とする。 【０００５】 【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、以下のように構成した。 【０００６】すなわち、本発明は、ヘタ付きメロンを撮
影する撮像手段と、該撮影したメロンの画像からヘタの
部分を抽出する抽出手段と、該抽出した画像からヘタの
頭部の中心位置座標を算出し、該中心位置座標を通る２
つの直線回帰式を求めることにより頭部の左右の傾きを
測定する測定手段を備えてなる。 【０００７】 【作用】本発明では、撮像手段がヘタ付きメロンを撮影
し、抽出手段がその撮影したメロンの画像からヘタの部
分を抽出する。このように抽出されたヘタの画像からヘ
タの頭部の中心位置座標を算出し、ついで、該中心位置
座標を通る２つの直線回帰式を求め、各直線回帰式の回
帰係数をヘタの頭部の傾きとする。 【０００８】 【実施例】本発明の第１実施例について、図１を参照し
て説明する。 【０００９】図１において、１はヘタ（果梗）が付いた
ヘタ付きメロンに近赤外線光を照射する光源であり、左
右に配置する。メロンの上方には、メロンからの反射光
のうち水分吸収帯域（波長が１．４μｍ付近、または
１．９μｍ付近）の近赤外線のみを通過させるフィルタ
２を配置する。フィルタ２の後方には、そのフィルタ２
を通過した光に感応する撮像素子（センサ）で構成する
画像入力装置（カメラ）３を配置する。画像入力装置３
は、カメラコントローラ４を介して画像処理装置５に接
続する。画像処理装置５はＣＰＵやメモリからなり、画
像入力装置３からの入力画像を後述のように処理する。
画像処理装置５はシステムコントローラ６に接続し、シ
ステムコントローラ６には表示装置（ＣＲＴ）７を接続
する。 【００１０】次に、このように構成する第１実施例の画
像処理例について、図２のフローチャートを参照して説
明する。 【００１１】いま、光源１から放射された近赤外線はメ
ロンに照射され、そのメロンからの反射光のうち水分吸
収帯域（１．４μｍ付近、または１．９μｍ付近）の近
赤外線のみがフィルタ２を通過する。従って、画像入力
装置３で撮影して得られる画像は、水分情報から形成さ
れるものである。 【００１２】そこで、画像入力装置３で撮影したその画
像を取り込む（Ｓ１）。次に、所定のしきい値により２
値化してメロンのヘタの部分を抽出すると（Ｓ２）、図
３（Ａ）で示すような画像が得られる。この抽出したヘ
タはほぼＴ字状であり、メロン本体とつながっている首
部と、その首部の上端から左右に向けて延びる頭部とか
らなる。 【００１３】次いで、その抽出したヘタを構成するｙ方
向の画素の分布を測定すると（Ｓ３）、その測定結果と
して例えば図３（Ｂ）で示すものが得られる。そして、
その分布測定の結果に基づきヘタの首部の位置ｘ１，ｘ
２を、次の（１）式により算出される高さＴｈに対応す
る位置に決定する（Ｓ４）。 【００１４】 Ｔｈ＝Ｐｍａｘ・α （１） さらにヘタの首部の中心位置ａを、上記で求めた位置ｘ
１，ｘ２の値を用いて次の（２）式により算出する（Ｓ
５）。 【００１５】 ａ＝｛ｘ１＋（ｘ２−ｘ１）／２｝ （２） 引き続いて、ヘタの頭部の中心位置ｂを、次の（３）式
を用いて算出する（Ｓ６）。 【００１６】 ｂ＝｛ｙ１＋（ｙ２−ｙ１）／２｝／２ （３） （３）式において、ｙ１はヘタの頭部の最小値、ｙ２は
ヘタの頭部の最大値である。 【００１７】次に、このようにして算出した中心位置
（ａ，ｂ）を、先に抽出したヘタの画像上に変換し、こ
の変換した座標を（ａ´，ｂ´）とする（Ｓ７）。そし
て、ヘタの頭部の各ｙ方向における画素の中心位置を算
出し（Ｓ８）、その算出した各位置に基づいて最小２乗
法により、図３（Ｃ）で示すように座標（ａ´，ｂ´）
を通る直線回帰式Ｙ１，Ｙ２を求める（Ｓ９）。 【００１８】このように求めた直線回帰式Ｙ１，Ｙ２の
各回帰係数は、ヘタの頭部の右方向および左方向の傾き
に対応するので、その回帰係数をヘタの頭部の傾きとす
る（Ｓ１０）。その後、ヘタの頭部の長さを算出し（Ｓ
１１）、その算出した長さと上記で求めた傾きに基づい
てヘタの頭部の形状評価を行う（Ｓ１２）。なお、ヘタ
の頭部の太さも算出し、その太さも加味してヘタの形状
評価を行うようにしてもよい。 【００１９】ところで、ヘタの頭部の傾きについてのみ
の評価を行いたいときには、図２のステップＳ１０での
処理を終了後に図４で示すフローチャートに移行する。
すなわち、ステップＳ１０で求めたヘタの頭部の左右の
傾きを示す回帰係数が「良い」、「普通」、「悪い」の
いずれに属するかの判定が行われ（Ｓ２１〜Ｓ２３）、
その結果に応じてヘタの頭部の傾きのランクを確定する
（Ｓ２４〜Ｓ２７）。 【００２０】以上の画像処理例では、上記のように水分
吸収帯域の近赤外線により得られる画像を利用したが、
これに代えてメロンをカラーカメラで撮影し、そのカラ
ー画像を利用してもよいこと勿論である。 【００２１】以上述べたように、第１実施例の画像処理
例では、ヘタ付きメロンの画像からヘタを抽出し、その
抽出したヘタの首部から左右にのびる頭部の長さ方向の
中心線の位置を算出し、その算出した各位置に基づいて
最小２乗法により直線回帰を行ってヘタの頭部の傾きを
求めるとともに、ヘタの頭部の長さを算出し、この求め
た傾きと長さによりヘタの形状評価を行うようにしたの
で、ヘタの形状評価の精度、および信頼性の向上が図れ
る。 【００２２】次に、本発明の第２実施例について、図５
を参照して説明する。 【００２３】図５において、１１は搬送装置１５で搬送
されてくるヘタ付きメロンを撮影するカメラであり、こ
のカメラ１１はカメラコントローラ１２を介して画像処
理装置１３に接続する。画像処理装置１３はＣＰＵ、メ
モリ、ＣＲＴなどからなり、カメラ１１で撮影した画像
を後述のように処理する。さらに画像処理装置１３は、
システムコントローラ１４に接続する。 【００２４】次に、このように構成する第２実施例の画
像処理例について、図６を参照して説明する。 【００２５】まず、カメラ１１で撮影したヘタ付きメロ
ンの画像を取り込み（Ｓ３１）、その画像から図７
（Ａ）で示すようにヘタの部分を抽出し、その抽出した
ヘタの画像の画素分布を求めると（Ｓ３２）、図７
（Ｂ）で示すような分布が得られる。次に、その求めた
画素分布を微分処理すると（Ｓ３３）、図７（Ｃ）で示
すようにヘタの首部の位置が求まる。 【００２６】さらに、その求めたヘタの首部の位置を利
用し、先に抽出したヘタの画像から首部を除去するとと
もに、首部から左右にのびる頭部を評価するためにウイ
ンドウを設定する（Ｓ３４）。そして、抽出したヘタの
頭部の中心線の位置を算出し（Ｓ３５）、その算出した
各位置に基づいて１次回帰式Ｙ＝ａＸ＋ｂ、および決定
係数を求める（Ｓ３６）。 【００２７】その求めた１次回帰式の回帰係数ａはヘタ
の頭部の傾きに対応する。また、その求めた決定係数は
ヘタの頭部の直線度を表し、頭部が曲がっているときに
は小さな値となる。一般に、ヘタの頭部は水平なものが
よいとされている。そこで、１次回帰式の回帰係数ａ
が、α１＜ａ≦α２（α１，α２はあらかじめ設定した
定数）を満たし、しかも決定係数があらかじめ定めた定
数α３よりも大きいときにはヘタの形状を「良」と決定
し、それ以外のときにはヘタの形状を「不良」と決定す
る（Ｓ３７〜Ｓ４０）。 【００２８】以上のように第２実施例の画像処理例で
は、ヘタ付きメロンの画像からヘタを抽出し、そのヘタ
から首部を除去して左右にのびる頭部のみを抽出し、そ
の抽出した頭部の中心線の位置を算出し、その算出した
各位置に基づいて１次回帰式を求め、その結果によりヘ
タの頭部の方向性を評価するようにしたので、ヘタの形
状評価の精度、および信頼性の向上が図れる。 【００２９】 【発明の効果】以上説明したように本発明では、撮影し
たメロンの画像からヘタの部分を抽出し、該抽出した画
像からヘタの頭部の中心位置座標を算出し、該中心位置
座標を通る２つの直線回帰式を求めることにより頭部の
左右の傾きを測定するようにしたので、流通状態でのメ
ロンのヘタの傾きを測定できる。
ロン、アンデスメロンなどのようにヘタ（果梗）が付い
た状態で流通するメロンのヘタを測定する装置に関す
る。 【０００２】 【従来の技術】従来、ヘタ付きメロンは出荷時に外観評
価が行われ、その評価項目は表面色、ネットの方向性、
色、幅などであるが、ヘタの形状も考慮されるのが一般
的である。それは、ヘタの形状の良否が見た目の良さに
関係するためである。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のヘタの
形状評価は、検査員が目視によりいちいち行っていたの
で、検査員の違いにより評価が異なったり、または同一
の検査員でも長時間にわたって検査をするようなときに
は疲労などに起因してその評価にばらつきが生じたり、
というような問題が生じていた。そのため、従来のヘタ
の形状評価は精度、および信頼性が劣るという問題があ
った。 【０００４】そこで、本発明は、ヘタ付きメロンのヘタ
の形状評価の精度、および信頼性の向上を図るととも
に、その自動化により省力化を実現するため、流通状態
のメロンのヘタの形状を測定することを目的とする。 【０００５】 【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに本発明は、以下のように構成した。 【０００６】すなわち、本発明は、ヘタ付きメロンを撮
影する撮像手段と、該撮影したメロンの画像からヘタの
部分を抽出する抽出手段と、該抽出した画像からヘタの
頭部の中心位置座標を算出し、該中心位置座標を通る２
つの直線回帰式を求めることにより頭部の左右の傾きを
測定する測定手段を備えてなる。 【０００７】 【作用】本発明では、撮像手段がヘタ付きメロンを撮影
し、抽出手段がその撮影したメロンの画像からヘタの部
分を抽出する。このように抽出されたヘタの画像からヘ
タの頭部の中心位置座標を算出し、ついで、該中心位置
座標を通る２つの直線回帰式を求め、各直線回帰式の回
帰係数をヘタの頭部の傾きとする。 【０００８】 【実施例】本発明の第１実施例について、図１を参照し
て説明する。 【０００９】図１において、１はヘタ（果梗）が付いた
ヘタ付きメロンに近赤外線光を照射する光源であり、左
右に配置する。メロンの上方には、メロンからの反射光
のうち水分吸収帯域（波長が１．４μｍ付近、または
１．９μｍ付近）の近赤外線のみを通過させるフィルタ
２を配置する。フィルタ２の後方には、そのフィルタ２
を通過した光に感応する撮像素子（センサ）で構成する
画像入力装置（カメラ）３を配置する。画像入力装置３
は、カメラコントローラ４を介して画像処理装置５に接
続する。画像処理装置５はＣＰＵやメモリからなり、画
像入力装置３からの入力画像を後述のように処理する。
画像処理装置５はシステムコントローラ６に接続し、シ
ステムコントローラ６には表示装置（ＣＲＴ）７を接続
する。 【００１０】次に、このように構成する第１実施例の画
像処理例について、図２のフローチャートを参照して説
明する。 【００１１】いま、光源１から放射された近赤外線はメ
ロンに照射され、そのメロンからの反射光のうち水分吸
収帯域（１．４μｍ付近、または１．９μｍ付近）の近
赤外線のみがフィルタ２を通過する。従って、画像入力
装置３で撮影して得られる画像は、水分情報から形成さ
れるものである。 【００１２】そこで、画像入力装置３で撮影したその画
像を取り込む（Ｓ１）。次に、所定のしきい値により２
値化してメロンのヘタの部分を抽出すると（Ｓ２）、図
３（Ａ）で示すような画像が得られる。この抽出したヘ
タはほぼＴ字状であり、メロン本体とつながっている首
部と、その首部の上端から左右に向けて延びる頭部とか
らなる。 【００１３】次いで、その抽出したヘタを構成するｙ方
向の画素の分布を測定すると（Ｓ３）、その測定結果と
して例えば図３（Ｂ）で示すものが得られる。そして、
その分布測定の結果に基づきヘタの首部の位置ｘ１，ｘ
２を、次の（１）式により算出される高さＴｈに対応す
る位置に決定する（Ｓ４）。 【００１４】 Ｔｈ＝Ｐｍａｘ・α （１） さらにヘタの首部の中心位置ａを、上記で求めた位置ｘ
１，ｘ２の値を用いて次の（２）式により算出する（Ｓ
５）。 【００１５】 ａ＝｛ｘ１＋（ｘ２−ｘ１）／２｝ （２） 引き続いて、ヘタの頭部の中心位置ｂを、次の（３）式
を用いて算出する（Ｓ６）。 【００１６】 ｂ＝｛ｙ１＋（ｙ２−ｙ１）／２｝／２ （３） （３）式において、ｙ１はヘタの頭部の最小値、ｙ２は
ヘタの頭部の最大値である。 【００１７】次に、このようにして算出した中心位置
（ａ，ｂ）を、先に抽出したヘタの画像上に変換し、こ
の変換した座標を（ａ´，ｂ´）とする（Ｓ７）。そし
て、ヘタの頭部の各ｙ方向における画素の中心位置を算
出し（Ｓ８）、その算出した各位置に基づいて最小２乗
法により、図３（Ｃ）で示すように座標（ａ´，ｂ´）
を通る直線回帰式Ｙ１，Ｙ２を求める（Ｓ９）。 【００１８】このように求めた直線回帰式Ｙ１，Ｙ２の
各回帰係数は、ヘタの頭部の右方向および左方向の傾き
に対応するので、その回帰係数をヘタの頭部の傾きとす
る（Ｓ１０）。その後、ヘタの頭部の長さを算出し（Ｓ
１１）、その算出した長さと上記で求めた傾きに基づい
てヘタの頭部の形状評価を行う（Ｓ１２）。なお、ヘタ
の頭部の太さも算出し、その太さも加味してヘタの形状
評価を行うようにしてもよい。 【００１９】ところで、ヘタの頭部の傾きについてのみ
の評価を行いたいときには、図２のステップＳ１０での
処理を終了後に図４で示すフローチャートに移行する。
すなわち、ステップＳ１０で求めたヘタの頭部の左右の
傾きを示す回帰係数が「良い」、「普通」、「悪い」の
いずれに属するかの判定が行われ（Ｓ２１〜Ｓ２３）、
その結果に応じてヘタの頭部の傾きのランクを確定する
（Ｓ２４〜Ｓ２７）。 【００２０】以上の画像処理例では、上記のように水分
吸収帯域の近赤外線により得られる画像を利用したが、
これに代えてメロンをカラーカメラで撮影し、そのカラ
ー画像を利用してもよいこと勿論である。 【００２１】以上述べたように、第１実施例の画像処理
例では、ヘタ付きメロンの画像からヘタを抽出し、その
抽出したヘタの首部から左右にのびる頭部の長さ方向の
中心線の位置を算出し、その算出した各位置に基づいて
最小２乗法により直線回帰を行ってヘタの頭部の傾きを
求めるとともに、ヘタの頭部の長さを算出し、この求め
た傾きと長さによりヘタの形状評価を行うようにしたの
で、ヘタの形状評価の精度、および信頼性の向上が図れ
る。 【００２２】次に、本発明の第２実施例について、図５
を参照して説明する。 【００２３】図５において、１１は搬送装置１５で搬送
されてくるヘタ付きメロンを撮影するカメラであり、こ
のカメラ１１はカメラコントローラ１２を介して画像処
理装置１３に接続する。画像処理装置１３はＣＰＵ、メ
モリ、ＣＲＴなどからなり、カメラ１１で撮影した画像
を後述のように処理する。さらに画像処理装置１３は、
システムコントローラ１４に接続する。 【００２４】次に、このように構成する第２実施例の画
像処理例について、図６を参照して説明する。 【００２５】まず、カメラ１１で撮影したヘタ付きメロ
ンの画像を取り込み（Ｓ３１）、その画像から図７
（Ａ）で示すようにヘタの部分を抽出し、その抽出した
ヘタの画像の画素分布を求めると（Ｓ３２）、図７
（Ｂ）で示すような分布が得られる。次に、その求めた
画素分布を微分処理すると（Ｓ３３）、図７（Ｃ）で示
すようにヘタの首部の位置が求まる。 【００２６】さらに、その求めたヘタの首部の位置を利
用し、先に抽出したヘタの画像から首部を除去するとと
もに、首部から左右にのびる頭部を評価するためにウイ
ンドウを設定する（Ｓ３４）。そして、抽出したヘタの
頭部の中心線の位置を算出し（Ｓ３５）、その算出した
各位置に基づいて１次回帰式Ｙ＝ａＸ＋ｂ、および決定
係数を求める（Ｓ３６）。 【００２７】その求めた１次回帰式の回帰係数ａはヘタ
の頭部の傾きに対応する。また、その求めた決定係数は
ヘタの頭部の直線度を表し、頭部が曲がっているときに
は小さな値となる。一般に、ヘタの頭部は水平なものが
よいとされている。そこで、１次回帰式の回帰係数ａ
が、α１＜ａ≦α２（α１，α２はあらかじめ設定した
定数）を満たし、しかも決定係数があらかじめ定めた定
数α３よりも大きいときにはヘタの形状を「良」と決定
し、それ以外のときにはヘタの形状を「不良」と決定す
る（Ｓ３７〜Ｓ４０）。 【００２８】以上のように第２実施例の画像処理例で
は、ヘタ付きメロンの画像からヘタを抽出し、そのヘタ
から首部を除去して左右にのびる頭部のみを抽出し、そ
の抽出した頭部の中心線の位置を算出し、その算出した
各位置に基づいて１次回帰式を求め、その結果によりヘ
タの頭部の方向性を評価するようにしたので、ヘタの形
状評価の精度、および信頼性の向上が図れる。 【００２９】 【発明の効果】以上説明したように本発明では、撮影し
たメロンの画像からヘタの部分を抽出し、該抽出した画
像からヘタの頭部の中心位置座標を算出し、該中心位置
座標を通る２つの直線回帰式を求めることにより頭部の
左右の傾きを測定するようにしたので、流通状態でのメ
ロンのヘタの傾きを測定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例のブロック図である。
【図２】第１実施例の画像処理の一例を示すフローチャ
ートである。 【図３】その画像処理例を説明する図である。 【図４】ヘタの傾きについてのみの評価を行う場合のフ
ローチャートである。 【図５】本発明の第２実施例のブロック図である。 【図６】第２実施例の画像処理の一例を示すフローチャ
ートである。 【図７】その画像処理例を説明する図である。【符号の説明】 １ 光源 ３ 画像入力装置 ５，１３ 画像処理装置 １１ カメラ
ートである。 【図３】その画像処理例を説明する図である。 【図４】ヘタの傾きについてのみの評価を行う場合のフ
ローチャートである。 【図５】本発明の第２実施例のブロック図である。 【図６】第２実施例の画像処理の一例を示すフローチャ
ートである。 【図７】その画像処理例を説明する図である。【符号の説明】 １ 光源 ３ 画像入力装置 ５，１３ 画像処理装置 １１ カメラ
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】ヘタ付きメロンを撮影する撮像手段と、該
撮影したメロンの画像からヘタの部分を抽出する抽出手
段と、該抽出した画像からヘタの頭部の中心位置座標を
算出し、該中心位置座標を通る２つの直線回帰式を求め
ることにより頭部の左右の傾きを測定する測定手段を備
えてなるメロンのヘタ測定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35714691A JP3449735B2 (ja) | 1991-12-25 | 1991-12-25 | メロンのヘタ測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35714691A JP3449735B2 (ja) | 1991-12-25 | 1991-12-25 | メロンのヘタ測定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05172546A JPH05172546A (ja) | 1993-07-09 |
| JP3449735B2 true JP3449735B2 (ja) | 2003-09-22 |
Family
ID=18452614
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35714691A Expired - Fee Related JP3449735B2 (ja) | 1991-12-25 | 1991-12-25 | メロンのヘタ測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3449735B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4164113B1 (ja) * | 2007-04-10 | 2008-10-08 | サンデーシステム株式会社 | 等階級選別装置 |
| JP5443729B2 (ja) * | 2008-10-29 | 2014-03-19 | 三菱重工印刷紙工機械株式会社 | 製函用シート材のジョイント部検査装置及び方法、並びに製函用シート材の折れ精度検査装置及び方法 |
-
1991
- 1991-12-25 JP JP35714691A patent/JP3449735B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05172546A (ja) | 1993-07-09 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20000801 |
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